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Multi-level biomechanical models for rehabilitation engineering
1
作者 Ming Zhang(Department of Health Technology and Informatics,The Hong Kong Polytechnic University,Hong Kong,China) 《医用生物力学》 EI CAS CSCD 2010年第S1期18-19,共2页
Rehabilitation engineering aims in the upmost degree to restore the lost functions for those persons with physical disability. Biomechanical modeling has been widely used for different purposes in rehabilitation engin... Rehabilitation engineering aims in the upmost degree to restore the lost functions for those persons with physical disability. Biomechanical modeling has been widely used for different purposes in rehabilitation engineering to understand the bio- 展开更多
关键词 BODY multi-level biomechanical models for rehabilitation engineering
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大语言模型参数高效微调技术综述 被引量：1
2
作者 秦董洪 李政韬 +3 位作者 白凤波 董路宽 张慧 徐晨 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第16期38-63,共26页
近年来,自然语言处理领域的训练范式和模型规模发生显著变化,从特定任务的监督学习转向全量微调大规模预训练模型。然而,模型参数的激增导致全量微调计算成本高昂。“参数高效微调”技术应运而生,通过仅微调部分参数或引入少量新参数,... 近年来,自然语言处理领域的训练范式和模型规模发生显著变化,从特定任务的监督学习转向全量微调大规模预训练模型。然而,模型参数的激增导致全量微调计算成本高昂。“参数高效微调”技术应运而生,通过仅微调部分参数或引入少量新参数,显著降低成本并保持性能。对近年来参数高效微调技术中最具代表性和最前沿的方法进行了简要介绍和系统分析,涵盖设计理念与核心算法,并对不同方法的特性、优势、不足以及适用场景进行了归纳和分析,并进一步对比了不同种类中同系列的多种方法,分析了同系列方法在设计理念上的演进趋势,提供了当前研究现状的全面概述。最后对参数高效微调技术进行整体的分析与展望,提出未来该技术可能的优化方向,并结合实践提出该技术在实际工程应用中可行的技术方案。 展开更多
关键词 参数高效微调技术 深度学习 自然语言处理 模型优化
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基于微调扩散模型的智能化衬衫款式图生成 被引量：1
3
作者 朱伟明 于家蓓 《服装学报》 北大核心 2025年第3期260-267,共8页
为提高服装设计产业的效率并降低成本,基于人工智能图像生成技术,通过低秩自适应微调StableDiffusion大模型,实现端到端的款式图快速生成。以衬衫为例,通过分析扩散模型,构建衬衫款式图数据集并进行模型训练,同时采用结构相似性算法和... 为提高服装设计产业的效率并降低成本,基于人工智能图像生成技术,通过低秩自适应微调StableDiffusion大模型,实现端到端的款式图快速生成。以衬衫为例,通过分析扩散模型,构建衬衫款式图数据集并进行模型训练,同时采用结构相似性算法和峰值信噪比对生成效果进行量化评估。实验结果表明,微调后的模型在结构相似性算法和峰值信噪比指标上分别提升了22.69%和68.59%,且生成的款式图在结构、构图、风格、细节及线条质量上均显著优于微调前。该方法为服装智能设计提供了高效、低成本的新思路,具备实际推广潜力。 展开更多
关键词 人工智能生成内容 扩散模型 微调模型 服装设计 服装款式图
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超细水雾抑制预混可燃气爆炸超压的衰减模型 被引量：1
4
作者 牛国庆 马亚男 贾海林 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第2期447-456,共10页
为获得超细水雾作用下预混可燃气爆炸超压的衰减规律,基于自行搭建的超细水雾抑爆系统,开展了不同超细水雾通量抑制三种预混气(甲烷、丙烷、氢气分别与空气预混)爆炸的系列试验,以分析超细水雾通量对爆炸超压的影响规律。结果表明,超细... 为获得超细水雾作用下预混可燃气爆炸超压的衰减规律,基于自行搭建的超细水雾抑爆系统,开展了不同超细水雾通量抑制三种预混气(甲烷、丙烷、氢气分别与空气预混)爆炸的系列试验,以分析超细水雾通量对爆炸超压的影响规律。结果表明,超细水雾能够有效减弱预混气爆炸超压。随着超细水雾通量增加,在1.25 L爆炸管道中,甲烷、丙烷、氢气预混气的爆炸超压分别减小了17.26%、10.13%、9.50%;在14.4 L爆炸管道中,氢气预混气的爆炸超压减小了11.33%。基于量纲分析法和爆炸相似律,结合试验数据运用regress函数进行回归分析,推导获得了四个爆炸超压衰减模型。误差分析显示,超细水雾通量在0~1 kg/m^(3)范围内时A3和A5模型相对误差在±15%以内,模型预测值与试验测试值吻合度较高。进一步结合另外两组试验数据,验证A3和A5模型的通用性发现,A5模型比A3模型更为准确,表明超细水雾通量在0~1 kg/m^(3)范围内时A5模型更可靠。爆炸超压衰减模型的建立可为抑爆设计提供依据,工程实践时可为爆炸冲击波危害防控提供理论支撑。 展开更多
关键词 安全工程 预混气爆炸 超细水雾通量 爆炸超压 衰减模型 回归分析
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高邮-金湖凹陷古近系阜宁组细粒混积岩沉积环境
5
作者 朱筱敏 李维 +3 位作者 王晓琳 叶蕾 董艳蕾 张琴 《古地理学报》 北大核心 2025年第4期985-996,共12页
苏北盆地高邮—金湖凹陷古近系阜宁组二段(阜二段)不仅是主力烃源岩层,而且发育成分复杂的细粒混积岩,现已成为陆相湖盆非常规油气勘探重点层段。细粒混积岩沉积环境研究对于其形成过程、岩相特征及甜点区段预测均有重要作用。基于全岩... 苏北盆地高邮—金湖凹陷古近系阜宁组二段(阜二段)不仅是主力烃源岩层,而且发育成分复杂的细粒混积岩,现已成为陆相湖盆非常规油气勘探重点层段。细粒混积岩沉积环境研究对于其形成过程、岩相特征及甜点区段预测均有重要作用。基于全岩X衍射、黏土X衍射、微量元素和TOC分析成果恢复确认阜二段整体处于非硫化缺氧水体环境;5个特殊岩性层段依次表现为:“山字形层段”沉积时期气候整体干旱,“四尖峰—七尖峰层段”沉积时期气候变得相对湿润,“王八盖层段”沉积时期气候相对湿润且稳定,“泥脖子层段”沉积时期气候较其他层段明显湿润;“山字形至王八盖层段”沉积时期湖平面整体较低、波动强烈、逐渐上升,“泥脖子层段”沉积时期发生了大规模湖侵;阜二段水体咸化,古盐度均大于10‰,垂向可分2段:“山字形—四尖峰层段”形成于咸水至超咸水环境,“七尖峰—王八盖—泥脖子层段”形成于半咸水至咸水环境。受古气候控制的半咸水环境是形成细粒混积岩的基本环境要素,进而建立了早期偏干旱和晚期偏湿润气候的混积模式。 展开更多
关键词 细粒混积岩 沉积环境 混合沉积模式 阜宁组二段 古近系 高邮—金湖凹陷
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图基础模型研究进展与挑战:图神经网络的视角
6
作者 吴涛 聂发志 +4 位作者 先兴平 王超 袁霖 乔少杰 牛伟纳 《通信学报》 北大核心 2025年第7期226-248,共23页
图基础模型(GFM)是基础模型思想在图学习领域中的延伸,是在广泛图数据上预训练并微调适配多种下游任务的图模型。与借助大语言模型(LLM)实现GFM的技术路线不同,主要关注从图神经网络(GNN)的角度构建GFM。首先,分析了GFM的研究现状并定... 图基础模型(GFM)是基础模型思想在图学习领域中的延伸,是在广泛图数据上预训练并微调适配多种下游任务的图模型。与借助大语言模型(LLM)实现GFM的技术路线不同,主要关注从图神经网络(GNN)的角度构建GFM。首先,分析了GFM的研究现状并定义了关键概念。其次,总结了GFM骨干架构和基础表示单元的研究成果。再次,根据代理任务和微调策略的不同,分别总结了图模型的预训练技术与微调方法。然后,介绍了与GFM相关的评价指标。最后,分析了面临的挑战并展望了未来的研究方向。 展开更多
关键词 图基础模型 图神经网络 预训练 模型微调 提示调优
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基于大模型的服装推荐智能问答系统构建
7
作者 游小荣 李淑芳 邵红燕 《毛纺科技》 北大核心 2025年第5期87-94,共8页
为了满足用户对个性化服装推荐的需求,构建了一种基于大模型技术的服装推荐智能问答系统。首先,为提升大模型在服装推荐领域的推理能力,基于fashion-style-instruct数据集对Llama27B、Orca27B和Mistral 7B大模型进行有监督微调,生成针... 为了满足用户对个性化服装推荐的需求,构建了一种基于大模型技术的服装推荐智能问答系统。首先,为提升大模型在服装推荐领域的推理能力,基于fashion-style-instruct数据集对Llama27B、Orca27B和Mistral 7B大模型进行有监督微调,生成针对服装推荐任务的优化模型;其次,对H&M个性化时尚推荐数据集中的部分数据进行向量化处理,并引入检索增强生成技术,以提升模型的准确性与透明度;最后,基于微调和检索增强生成技术设计了一套服装推荐智能问答系统。实验结果表明,相较于未进行微调与检索增强生成技术优化的基准系统,本文所构建的系统在余弦相似度、BLEU及人工评估指标上分别提升了59.74%、103.64%、22.22%;在具体问答案例分析中,本文构建系统在个性化服装推荐智能问答的细节表现上也优于ChatGPT 3.5。本文所构建的系统在服装推荐大模型应用领域具有较高的应用价值和推广潜力。 展开更多
关键词 服装推荐 大模型 个性化 问答系统 检索增强生成
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基于交替语言数据重构方法的跨语言文本相似度模型
8
作者 王轶 王坤宁 刘铭 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期551-558,共8页
针对现有多语言模型在预训练过程中对多语言数据集的利用效率低,导致跨语言上下文学习能力不足,进而产生语言偏差的问题,提出一种基于交替语言数据重构方法的跨语言文本相似度模型.该方法通过对称地替换平行语料中的中英文词语,形成重... 针对现有多语言模型在预训练过程中对多语言数据集的利用效率低,导致跨语言上下文学习能力不足,进而产生语言偏差的问题,提出一种基于交替语言数据重构方法的跨语言文本相似度模型.该方法通过对称地替换平行语料中的中英文词语,形成重构的预训练文本对,并利用上述文本对对多语言大模型mBERT(BERT-based-multilingual)进行基于数据重构的针对性预训练和微调处理.为验证该模型的可行性,在联合国平行语料数据集上进行实验,实验结果表明,该模型的相似度查准率优于mBERT和其他两种基线模型,其不仅可以进一步提高跨语言信息检索的准确性,并且可以降低多语言自然语言处理任务的研究成本. 展开更多
关键词 mBERT模型 文本相似度 多语言预训练模型 大模型微调
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基于改进可控扩散模型的缺陷图像生成算法
9
作者 陈广庆 陈雅惠 +2 位作者 周鹏 刘梓煜 陈玉伦 《电子测量技术》 北大核心 2025年第6期152-160,共9页
工业场景下,缺陷工件的获取和标注非常困难,对工件缺陷检测带来极大的阻碍。通过少量真实缺陷样本生成大量缺陷样本,极大地缓解了缺陷样本稀缺的问题,但是现有的缺陷生成方法普遍存在生成缺陷样本的表观真实性差和与掩模对齐性差的问题... 工业场景下,缺陷工件的获取和标注非常困难,对工件缺陷检测带来极大的阻碍。通过少量真实缺陷样本生成大量缺陷样本,极大地缓解了缺陷样本稀缺的问题,但是现有的缺陷生成方法普遍存在生成缺陷样本的表观真实性差和与掩模对齐性差的问题。针对现有问题,文中提出了一种新颖的可控扩散模型AnomalyAlign来生成与掩膜高度对齐的逼真工业缺陷图像。AnomalyAlign在继承文生图大模型Stable Diffusion的先验知识基础上,提出了强语义对齐文本提示生成器,通过该生成器获取语义层面上与真实图像更加对齐的文本提示,促进了模型的收敛;同时,AnomalyAlign还提出了一种缺陷对齐损失来提高生成的缺陷图像和掩模之间的对齐性。通过MVTec-AD上的大量实验验证,AnomalyAlign可以生成与掩模高度对齐的逼真且多样化的缺陷图像,并有效地提升了下游缺陷检测任务的性能。 展开更多
关键词 工业缺陷检测 可控扩散模型 图像生成 微调大模型
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机载阵列雷达风电场杂波精细建模
10
作者 何炜琨 李奇狄 《现代雷达》 北大核心 2025年第7期19-27,共9页
风电场杂波可能导致机载雷达出现目标跟踪能力下降,对其目标检测及参数估计性能产生影响,因此,对机载雷达风电场回波特性进行有效分析具有重要意义。文中提出一种考虑风轮机实际电磁散射特性及载机平台运动特性的机载阵列雷达风电场回... 风电场杂波可能导致机载雷达出现目标跟踪能力下降,对其目标检测及参数估计性能产生影响,因此,对机载雷达风电场回波特性进行有效分析具有重要意义。文中提出一种考虑风轮机实际电磁散射特性及载机平台运动特性的机载阵列雷达风电场回波信号精细建模方法。该方法利用物理光学法计算载机平台处于不同位置时对应的不同姿态下的风轮机雷达散射截面积,并与阵列天线回波信号模型相结合,实现任意观测点各通道风轮机回波信号的精细建模。在此基础上,探究平台的运动及短相干处理时间对机载雷达风电场杂波精细建模的影响。实验结果表明,平台的运动会导致风轮机雷达散射截面变化从而影响回波信号强度,考虑风轮机杂波电磁散射特性的回波信号精细建模能够实现风电场杂波的精细化描述。 展开更多
关键词 机载阵列雷达 风电场 电磁散射特性 精细建模 物理光学法
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地质建模和数值模拟在煤层气微幅构造控藏控产中的实践
11
作者 李勇 李军辉 +2 位作者 李永臣 刘光峰 张远 《天然气工业》 北大核心 2025年第3期54-67,共14页
煤层气藏精细描述、地质建模及数值模拟对煤层气开发方案的制定至关重要。为了进一步优化资源储量利用和提高采收效率,加快煤层气田产能建设,以鄂尔多斯盆地东缘煤层气开发超过10年的31.08 km^(2)开发单元为研究对象,结合静态地质资料... 煤层气藏精细描述、地质建模及数值模拟对煤层气开发方案的制定至关重要。为了进一步优化资源储量利用和提高采收效率,加快煤层气田产能建设,以鄂尔多斯盆地东缘煤层气开发超过10年的31.08 km^(2)开发单元为研究对象,结合静态地质资料和动态生产数据,对煤层气进行了三维地质建模和数值模拟,系统揭示了煤储层分布特征,明确了煤层气储量动用情况,提出微幅构造对煤层气剩余资源的开发策略。研究结果表明:(1)将3、4+5、6、7、8和9号共6套煤层划分为12个小层,实现了0.5 m厚度煤层垂向网格控制,有效区分了厚煤层垂向含气量等属性变化;(2)结合地质模型和气井开发效果,提出了正向高部位、正向低部位、平缓斜坡区和负向低部位共4种微幅构造控制的煤层气富集模式,对应不同的产气、产水和井底流压变化曲线;(3)在数值模型基础上进行产气历史拟合,研究区煤层气总体采出程度为14.7%,抽样上述4种微幅构造下的井组(平均6~7口井),其平均采出程度依次为32.5%、6.8%、7.4%和4.9%,显示不同构造区域产气效果差异显著。结论认为:(1)在高剩余煤层气含量区进行井网加密和低效井治理,针对3、6和7号未动用煤层合层开发,是实现该区煤层气持续稳产高产的关键;(2)在未来煤层气勘探开发中,应关注微幅构造约束的不同气井开发表现差异,优选甜点区段,提高煤层气开发经济效益。 展开更多
关键词 鄂尔多斯盆地 煤层气开发 精细描述 地质建模 数值模拟 微幅构造 成藏模式
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参数高效化微调的双分支视频动作识别方法
12
作者 王小伟 沈燕飞 邢庆君 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期21-28,共8页
目的面向视频的AI智慧体育对于个性化训练、定制化运动分析具有重要的现实价值。现有的视频动作分析框架依赖于“预训练-微调”的范式将图像预训练模型迁移到视频时序建模中,然而,随着模型尺寸和预训练规模的不断扩大,一方面直接微调需... 目的面向视频的AI智慧体育对于个性化训练、定制化运动分析具有重要的现实价值。现有的视频动作分析框架依赖于“预训练-微调”的范式将图像预训练模型迁移到视频时序建模中,然而,随着模型尺寸和预训练规模的不断扩大,一方面直接微调需更新全部参数导致计算成本高昂,另一方面难以基于图像大模型实现视频时空特征的建模。方法为此,提出一种基于大规模图像预训练模型的双分支视频动作识别框架TBN(two branch network),其包含时空解耦的双分支架构,分别处理静态背景特征和时序动态动作特征。在迁移中,预训练权重保持冻结,仅通过对额外增加的Prompt和Adaptor中的少量参数进行训练,实现从图像预训练模型到视频时序建模的参数高效化迁移。此外,针对现有基准数据集在高速运动场景的不足,构建一个大规模体育运动数据集Kinetics-Sports,包含42个运动类别(含篮球、滑冰、跨栏等),提供更严格的测试基准。结果在Kinetics-Sports,UCF101和HDBM51数据集上的实验结果表明,提出的方法在3个数据集上的识别准确率分别达到97.8%,78.0%,74.2%,优于目前几个数据集上最先进的方法,且参数量仅有12 MB,计算复杂度低于现有主流算法。结论提出的模型在精度-效率方面取得了更好的平衡,提升了体育运动动作检测的准确率和推理效率,为视觉大模型视频迁移提供了高效解决方案。 展开更多
关键词 视频动作识别 预训练模型 参数高效化微调 双分支网络 时空建模
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基于大语言模型的燃气事故调查报告实体识别
13
作者 王明达 赵宝熙 +1 位作者 吴志生 冷高强 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第2期139-145,共7页
为解决样本稀少对大语言模型(LLM)在燃气事故调查报告中的实体识别精度影响显著的问题,提出1种基于两阶段训练的大语言模型实体识别方法。在数据集构建阶段,LLM根据对话式指令微调模板自动生成燃气事故调查报告数据集,采用简单数据增强(... 为解决样本稀少对大语言模型(LLM)在燃气事故调查报告中的实体识别精度影响显著的问题,提出1种基于两阶段训练的大语言模型实体识别方法。在数据集构建阶段,LLM根据对话式指令微调模板自动生成燃气事故调查报告数据集,采用简单数据增强(EDA)技术扩充人工标注的关键样本;在模型微调训练阶段,采用低秩适配微调技术对Phi3-mini-128k模型进行微调训练,第1阶段微调训练利用LLM自动标注数据集,在训练基础上利用增强数据集对模型进行第2阶段微调训练。研究结果表明:经过第1阶段微调训练后,Phi3-mini-rq模型的实体识别综合评价指标提高11.01百分点;当EDA增强数据占总数据的50%时,模型第2阶段微调效果最佳,综合评价指标值进一步提升2.49百分点。研究结果可为燃气领域的事故报告自动化处理提供有效技术支持。 展开更多
关键词 燃气事故调查报告 命名实体识别 大语言模型 指令微调 数据增强
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考虑超细晶金属材料应变软化效应的晶体塑性本构模型研究
14
作者 郑战光 樊佳楠 +2 位作者 孙腾 谢昌吉 黄增 《机械强度》 北大核心 2025年第8期108-114,共7页
为了研究超细晶金属材料(Ultra-Fine Grain,UFG)在单轴拉伸加载条件下出现的应变软化现象,基于经典的晶体塑性本构模型提出了一种考虑残余内应力作用的修正模型,并将残余内应力及其演化的具体形式编成用户子程序。通过生成宏观试样的代... 为了研究超细晶金属材料(Ultra-Fine Grain,UFG)在单轴拉伸加载条件下出现的应变软化现象,基于经典的晶体塑性本构模型提出了一种考虑残余内应力作用的修正模型,并将残余内应力及其演化的具体形式编成用户子程序。通过生成宏观试样的代表性体积单元,对单轴拉伸试验数据进行拟合以验证模型的有效性,同时将有、无残余内应力作用这2种情况下的模拟结果进行比较。结果表明,利用修正的晶体塑性本构模型计算得到的模拟结果与试验结果吻合较好,说明了所修正的晶体塑性本构模型能够有效地捕捉到UFG金属材料的应变软化现象,而有、无残余内应力作用这2种情况下的晶体塑性模拟结果表现出不同的性质,说明从残余内应力形成及作用的角度上解释UFG金属材料应变软化现象是合理的。 展开更多
关键词 超细晶金属材料 晶体塑性本构模型 单轴拉伸 应变软化效应 残余内应力
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多源数据融合的矿山精细化建模方法与虚拟现实平台搭建 被引量：5
15
作者 王江梅 关凯 +5 位作者 朱万成 徐晓冬 刘阳晓 高楠 秦瑞博 李荟 《金属矿山》 北大核心 2025年第3期158-167,共10页
矿山生产过程精细化建模和场景展示,可以实现对矿山三维空间分布的精细刻画,同时提高矿山灾害监测预警的时效性和可视化程度。将精细化地质建模技术与矿山灾害监测预警方法相结合,搭建了兼容PC端浏览器和手机端APP的三维可视化地表灾害... 矿山生产过程精细化建模和场景展示,可以实现对矿山三维空间分布的精细刻画,同时提高矿山灾害监测预警的时效性和可视化程度。将精细化地质建模技术与矿山灾害监测预警方法相结合,搭建了兼容PC端浏览器和手机端APP的三维可视化地表灾害监测预警云平台。采用Hermite径向基隐函数、MaskR-CNN网络和反距离加权插值法等多源数据融合的矿山精细化建模方法,利用无人机摄影测量、InSAR数据、钻孔岩芯等多源异构数据,实现了地表形态、地层分布、岩体质量等信息的精细化智能表征,以及由表及里的矿山精细化模型构建。在此基础上,研发了一种岩体质量智能计算的移动端APP进行钻孔岩芯数据快速采集及智能识别,并采用WebGL和云计算技术搭建了兼容PC端浏览器和手机端APP的三维可视化监测预警云平台。该平台被应用到阿尔哈达铅锌矿,融合精细化模型和虚拟现实矿山场景构建,将研究对象的空间数据信息、监测信息以及精细化建模等进行了统一管理和可视化。研究表明:三维虚拟现实场景的多终端嵌入以及矿山灾害预警预报的高度可视化,方便矿山工作人员快速了解地表稳定性情况,在一定程度上可为矿山安全生产提供保障。 展开更多
关键词 精细化三维建模 钻孔岩芯识别 虚拟现实场景 云平台 岩体质量
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基于大语言模型的多输入中文拼写纠错方法 被引量：1
16
作者 马灿 黄瑞章 +2 位作者 任丽娜 白瑞娜 伍瑶瑶 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期849-855,共7页
中文拼写纠错(CSC)是自然语言处理(NLP)中的一项重要研究任务,现有的基于大语言模型(LLM)的CSC方法由于LLM的生成机制,会生成和原文存在语义偏差的纠错结果。因此,提出基于LLM的多输入CSC方法。该方法包含多输入候选集合构建和LLM纠错... 中文拼写纠错(CSC)是自然语言处理(NLP)中的一项重要研究任务,现有的基于大语言模型(LLM)的CSC方法由于LLM的生成机制,会生成和原文存在语义偏差的纠错结果。因此,提出基于LLM的多输入CSC方法。该方法包含多输入候选集合构建和LLM纠错两阶段:第一阶段将多个小模型的纠错结果构建为多输入候选集合;第二阶段使用LoRA(Low-Rank Adaptation)对LLM进行微调,即借助LLM的推理能力,在多输入候选集合中预测出没有拼写错误的句子作为最终的纠错结果。在公开数据集SIGHAN13、SIGHAN14、SIGHAN15和修正后的SIGHAN15上的实验结果表明,相较于使用LLM直接生成纠错结果的方法Prompt-GEN-1,所提方法的纠错F1值分别提升了9.6、24.9、27.9和34.2个百分点,相较于表现次优的纠错小模型,所提方法的纠错F1值分别提升了1.0、1.1、0.4和2.4个百分点,验证了所提方法能提升CSC任务的效果。 展开更多
关键词 中文拼写纠错 大语言模型 模型集成 模型微调 提示学习
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基于剪枝的大模型联邦参数高效微调技术 被引量：1
17
作者 曾辉 熊诗雨 +1 位作者 狄永正 史红周 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期715-724,共10页
随着数据隐私重要性的不断提升,用于下游任务的预训练基础模型(PFM)的微调变得愈发困难,这推动了基于PFM的联邦学习研究。然而,PFM给联邦学习系统带来了显著的挑战,特别是在本地计算和通信方面。因此,针对联邦学习的本地计算和聚合通信... 随着数据隐私重要性的不断提升,用于下游任务的预训练基础模型(PFM)的微调变得愈发困难,这推动了基于PFM的联邦学习研究。然而,PFM给联邦学习系统带来了显著的挑战,特别是在本地计算和通信方面。因此,针对联邦学习的本地计算和聚合通信这两个主要阶段,分别提出对应的解决方案,即本地高效微调模式和环形本地聚合模式。本地高效微调模式采用基于参数高效微调(PEFT)的模型剪枝算法以减轻本地计算和通信开销;环形本地聚合模式采用分布式的本地聚合方法取代中心化的聚合方法以提升聚合阶段的通信效率。实验结果表明,所提大模型联邦参数高效微调框架在最终性能和效率方面均表现良好。 展开更多
关键词 联邦学习 大模型 微调 参数高效微调 模型剪枝
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基于Kano模型的粗细粒度猫爬架个性化设计分析 被引量：1
18
作者 吴瑕 卢纯福 邢加满 《包装工程》 北大核心 2025年第10期217-227,245,共12页
目的运用Kano模型结合粗细粒度分析,确定用户对猫爬架个性化需求的优先级,设计一款符合用户个性化需求的猫爬架。方法对用户进行需求调研,将用户的需求项目进行粗细粒度分类,明确猫爬架个性化设计需求体系,采用Kano模型和Better-Worse... 目的运用Kano模型结合粗细粒度分析,确定用户对猫爬架个性化需求的优先级,设计一款符合用户个性化需求的猫爬架。方法对用户进行需求调研,将用户的需求项目进行粗细粒度分类,明确猫爬架个性化设计需求体系,采用Kano模型和Better-Worse系数对粗粒度类型进行分类,进而引入需求敏感度指标,将粗粒度需求项目进行优先级分析。再对细粒度需求项目采用李克特量表、限选多选题及排序题进行调研,以挖掘明确的细粒度需求和用户喜好,最终形成猫爬架个性化设计的策略和方案实践。结果猫爬架设计粗粒度需求优先级首先是休息与活动功能、美观协调、收纳功能,其次是空间占用、趣味互动。个性化设计需求主要体现在以上几点的细粒度需求方面。结论通过Kano模型结合粗细粒度分类的拓展研究,使猫爬架需求分析流程更加准确、完善,结合粗细粒度需求分类的分析,为猫爬架产品设计提供了基本和个性化兼顾的参考价值,有助于聚焦目标用户所需的个性化设计要素。 展开更多
关键词 猫爬架 定制化 KANO模型 粗细粒度
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PMoE:在P-tuning中引入混合专家的参数高效微调框架 被引量：1
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作者 王浩 王珺 +3 位作者 胡海峰 周飞飞 龚锐 张索非 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第7期1956-1963,共8页
大语言模型(LLM)在推理和生成任务中的表现显著提升,但现有的开源LLM在处理专业领域问题时仍存在知识不足,亟需针对特定任务进行微调。传统微调方法在多任务学习中难以兼顾低成本与高效性。为此,提出了一种名为PMoE的参数高效微调框架... 大语言模型(LLM)在推理和生成任务中的表现显著提升,但现有的开源LLM在处理专业领域问题时仍存在知识不足,亟需针对特定任务进行微调。传统微调方法在多任务学习中难以兼顾低成本与高效性。为此,提出了一种名为PMoE的参数高效微调框架。该框架基于P-tuning方法,并引入混合专家机制,在保持低成本微调的同时增强多任务处理能力。PMoE在Transformer模块的每一层构建可训练的专家模块,以替代P-tuning中的提示词模块,并采用路由机制根据输入任务特征动态分配任务。此外,PMoE的专家模块支持拆卸,实现不同任务场景下的模型复用,进一步降低计算成本。实验结果表明,PMoE在中国医学领域数据集上相较于P-tuning方法性能提升6.24%,并在多任务处理和迁移学习方面表现优越,验证了其高效性与广泛适用性。 展开更多
关键词 大语言模型 参数高效微调 P-tuning 混合专家 多任务学习
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基于超声的迁移学习人工智能模型对甲状腺囊实性结节恶性概率的评估效能 被引量：2
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作者 邹颖 刘继华 +4 位作者 李静宜 毕海 石岩 陆秀娣 张启波 《实用医学杂志》 北大核心 2025年第6期889-895,共7页
目的探讨基于超声的迁移学习人工智能模型预测甲状腺囊实性结节(PCTN)恶性概率的可能性。方法回顾性分析2021年1月至2023年12月间就诊于山东大学齐鲁医学院威海市立医院并有明确病理结果的PCTN患者246例,以7:3的比例随机分为训练组和测... 目的探讨基于超声的迁移学习人工智能模型预测甲状腺囊实性结节(PCTN)恶性概率的可能性。方法回顾性分析2021年1月至2023年12月间就诊于山东大学齐鲁医学院威海市立医院并有明确病理结果的PCTN患者246例,以7:3的比例随机分为训练组和测试组。评估PCTN超声图像特征,经过多因素logistic回归分析,得到评估PCTN恶性概率的独立危险因素并计算曲线下面积(AUC)。另一方面,通过Python软件的PyTorch框架对数据进行预处理后,选择5种不同的预训练模型进行迁移学习,具体包括Inception_v3、EfficientNet、VGG19、ResNet50和DenseNet121,计算AUC值并进行比较。结果超声图像特征中实性成分>50%、实性成分与囊性成分呈偏心锐角、病灶边界模糊不清、病灶边界呈毛刺样、蛋壳样钙化和微钙化对于评价PCTN的良恶性差异有统计学意义(P<0.05),基于以上独立危险因素计算的AUC值为0.843。另外,在5种迁移学习模型中,ResNet50模型诊断效能最高,AUC值为0.9032。结论基于超声的迁移学习人工智能模型优于传统超声图像评价效能,能够准确预测PCTN的性质,从而减少不必要的超声引导下细针穿刺活检。 展开更多
关键词 超声 甲状腺囊实性结节 迁移学习 人工智能模型 超声引导下细针穿刺活检
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